CN115904739B - 一种边缘计算方法以及边缘计算系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及边缘计算技术领域，尤其涉及一种边缘计算系统，包括，设备端、边缘计算模块、数据处理中心、云端数据库、数据调配模块以及计算校验模块。本发明通过在设备端内设置边缘计算模块，实现数据处理边缘化，有效的提高了设备端产生实时请求信息的响应速度，并根据请求信息类型的不同，在类型复杂度矩阵中选择标准可计算复杂度对实时复杂度进行判定，保障设备端接收到的需反馈数据的准确性，同时通过计算校验模块对边缘计算模块与数据处理中心输出的请求结果的输出相似度进行判定，调整类型复杂度矩阵，控制边缘计算模块的可计算范围，保障了边缘计算输出结果的精准性，提高了边缘计算模块的可计算范围与边缘计算能力。

Description

一种边缘计算方法以及边缘计算系统

技术领域

本发明涉及边缘计算技术领域，尤其涉及一种边缘计算方法以及边缘计算系统。

背景技术

边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务；其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求，同时有效地缓解了云计算端的数据处理压力，但边缘计算的精准性较低于将数据集中处理的云计算技术。

中国专利公开号：CN 112948114A；公开了一种边缘计算方法和边缘计算平台；其是根据MEC应用程序实例的请求安装任务或卸载任务，为任务边缘计算表中不同的边缘计算任务分配不同的权重，以此进行处理；由此可见，在现有技术中均通过在使用设备端直接进行就地计算，进行数据处理以及反馈，由于缺少了云端储存的数据与计算能力支持，导致边缘计算缺乏精准性。

发明内容

为此，本发明提供一种边缘计算方法以及边缘计算系统，用以克服现有技术中边缘计算缺乏精准性的问题。

为实现上述目的，本发明提供一种边缘计算系统，包括，

设备端，其用以产生实时请求信息并接收需反馈数据，所述设备端内设置有边缘计算模块，所述边缘计算模块能够获取实时请求信息的实时请求类型，并根据内部设置的类型复杂度矩阵对实时请求类型进行请求类型匹配，设定标准可计算复杂度，边缘计算模块根据标准可计算复杂度和可校验复杂度系数对实时请求信息的实时复杂度进行判定，确定是否通过边缘计算模块对实时请求信息进行计算处理；

数据处理中心，用以对实时请求信息进行计算处理，并输出请求结果；

云端数据库，用以储存所述设备端产生实时请求信息对应的需反馈数据；

数据调配模块，其与所述设备端、所述边缘计算模块、所述云端数据库和所述数据处理中心分别相连，数据调配模块能够根据边缘计算模块输出的请求结果在云端数据库中匹配需反馈数据，并将需反馈数据发送至设备端，数据调配模块还能够根据数据处理中心输出的请求结果在云端数据库中匹配需反馈数据，并将需反馈数据发送至设备端；

计算校验模块，其与所述边缘计算模块和所述数据处理中心分别相连，所述计算校验模块能够将边缘计算模块获取的实时请求信息传递至数据处理中心，计算校验模块还能够计算边缘计算模块输出的请求结果与数据处理中心输出的请求结果的输出相似度，并根据第一预设相似度和第二预设相似度对输出相似度进行判定，以确定是否根据输出相似度对边缘计算模块内设置的类型复杂度矩阵进行调整。

进一步地，所述边缘计算模块内设置有类型复杂度矩阵A-C，所述类型复杂度矩阵A-C=（A1-C1、A2-C2、A3-C4……An-Cn），边缘计算模块获取所述设备端产生的实时请求信息Q，并根据请求信息Q获取实时请求类型As，边缘计算模块将实时请求类型As在类型复杂度矩阵A-C进行请求类型匹配，

若所述类型复杂度矩阵A-C中存在实时请求类型As的匹配项时，所述边缘计算模块将在类型复杂度矩阵A-C中获取匹配结果Ai-Ci，其中，i=1、2、3……n，并将Ci设定为标准可计算复杂度；

若所述类型复杂度矩阵A-C中不存在实时请求类型As的匹配项时，所述边缘计算模块将通过所述计算校验模块将实时请求信息Q传递至所述数据处理中心，数据处理中心将对实时请求信息Q进行计算处理；

其中，A1为第一请求类型、A2为第二请求类型、A3为第三请求类型……An为第n请求类型，C1为第一请求类型对应的可计算复杂度、C2为第二请求类型对应的可计算复杂度、C3为第三请求类型对应的可计算复杂度……Cn为第n请求类型对应的可计算复杂度。

进一步地，所述边缘计算模块在类型复杂度矩阵A-C中存在实时请求类型As的匹配项时，将Ci设定为标准可计算复杂度，边缘计算模块计算实时请求信息Q的实时复杂度Cs，并将实时请求信息Q的实时复杂度Cs与标准可计算复杂度Ci进行对比，

当Cs≤Ci时，所述边缘计算模块判定实时请求信息Q的实时复杂度Cs未超出标准可计算复杂度，边缘计算模块直接对实时请求信息Q进行计算处理；

当Cs＞Ci时，所述边缘计算模块判定实时请求信息Q的实时复杂度Cs已超出标准可计算复杂度，边缘计算模块将实时复杂度Cs进行判定，以确定对实时请求信息Q处理方式。

进一步地，所述边缘计算模块中设置有可校验复杂度系数K，其中，K＞1，边缘计算模块在第一预设条件下计算可校验复杂度Cu，Cu=Ci×K，并将实时请求信息Q的实时复杂度Cs与可校验复杂度Cu进行对比，

当Cs≤Cu时，所述边缘计算模块判定实时请求信息Q的实时复杂度Cs未超出可校验复杂度Cu，边缘计算模块对实时请求信息Q进行计算处理，并通过所述计算校验模块将实时请求信息Q传递至所述数据处理中心，数据处理中心将对实时请求信息Q进行计算处理，根据数据处理中心的计算的请求结果对所述设备端进行数据反馈；

当Cs＞Cu时，所述边缘计算模块判定实时请求信息Q的实时复杂度Cs已超出可校验复杂度Cu，边缘计算模块将通过所述计算校验模块将实时请求信息Q传递至所述数据处理中心，数据处理中心将对实时请求信息Q进行计算处理；

其中，第一预设条件为类型复杂度矩阵A-C中存在实时请求类型As的匹配项，且实时请求信息Q的实时复杂度Cs已超出标准可计算复杂度Ci。

进一步地，所述计算校验模块内设置有第一预设相似度F1与第二预设相似度F2，其中，F1＜F2，当所述边缘计算模块判定实时请求信息Q的实时复杂度Cs未超出可校验复杂度Cu时，所述数据处理中心计算实时请求信息Q的请求结果，所述边缘计算模块计算实时请求信息Q的请求结果，所述计算校验模块将计算边缘计算模块输出的请求结果与数据处理中心输出的请求结果的输出相似度Fs，并将输出相似度Fs与第一预设相似度F1和第二预设相似度F2进行对比，

当Fs＜F1时，所述计算校验模块判定输出相似度低于第一预设相似度，计算校验模块不对所述边缘计算模块内设置的类型复杂度矩阵A-C进行调整；

当F1≤Fs≤F2时，所述计算校验模块判定输出相似度在第一预设相似度与第二预设相似度之间，计算校验模块将对实时请求信息Q的实时数据量进行判定，以确定是否对所述边缘计算模块内设置的类型复杂度矩阵A-C进行调整；

当Fs＞F2时，所述计算校验模块判定输出相似度高于第二预设相似度，计算校验模块将根据输出相似度Fs对所述边缘计算模块内设置的类型复杂度矩阵A-C进行调整。

进一步地，所述计算校验模块中设置有标准数据量Hb，当所述计算校验模块判定输出相似度在第一预设相似度与第二预设相似度之间时，计算校验模块将获取实时请求信息Q的实时数据量Hs，并将实时数据量Hs与标准数据量Hb进行对比，

当Hs＜Hb时，所述计算校验模块判定实时请求信息Q的实时数据量未达到标准数据量，计算校验模块不对所述边缘计算模块内设置的类型复杂度矩阵A-C进行调整；

当Hs≥Hb时，所述计算校验模块判定实时请求信息Q的实时数据量已达到标准数据量，计算校验模块将在所述类型复杂度矩阵A-C中提取匹配结果Ai-Ci，并将第i请求类型对应的可计算复杂度Ci调整为Ci’，Ci’=Ci+[（Cu-Ci）×（Fs-F2）/Fs]，计算校验模块将类型复杂度矩阵A-C中的Ai-Ci替换为Ai-Ci’，完成对所述类型复杂度矩阵A-C的调整。

进一步地，当所述计算校验模块判定输出相似度高于第二预设相似度时，计算校验模块将在所述类型复杂度矩阵A-C中提取匹配结果Ai-Ci，并将第i请求类型对应的可计算复杂度Ci调整为Ci’，Ci’=Ci+[（Cu-Ci）×（Fs-F2）/Fs]，计算校验模块将类型复杂度矩阵A-C中的Ai-Ci替换为Ai-Ci’，完成对所述类型复杂度矩阵A-C的调整。

进一步地，在所述边缘计算模块直接对实时请求信息Q进行计算处理时，边缘计算模块根据实时请求信息Q输出请求结果DQ并传递至所述数据调配模块，数据调配模块根据请求结果DQ在所述云端数据库中匹配需反馈数据G，并将需反馈数据G发送至所述设备端，完成实时请求信息Q的处理。

进一步地，所述数据处理中心对实时请求信息Q进行计算处理时，数据处理中心根据实时请求信息Q输出请求结果DQ，并根据请求结果DQ在所述云端数据库中匹配需反馈数据G，所述数据调配模块将需反馈数据G发送至所述设备端，完成实时请求信息Q的处理。

一种应用于上述任意一项所述边缘计算系统的边缘计算方法，包括，

步骤S1,通过边缘计算模块内设置的类型复杂度矩阵对请求信息的实时请求类型进行匹配，设定标准可计算复杂度；

步骤S2，通过边缘计算模块获取请求信息的实时复杂度，并与标准可计算复杂度进行对比，以确定由边缘计算模块或数据处理中心对实时请求信息进行计算处理；

步骤S3，通过计算校验模块对边缘计算模块输出的请求结果与数据处理中心输出的请求结果进行计算，得到输出相似度，并对输出相似度进行判定，以确定是否对边缘计算模块内设置的类型复杂度矩阵进行调整。

与现有技术相比，本发明的有益效果在于，通过在设备端内设置边缘计算模块，实现数据处理的边缘化，有效的提高了设备端产生实时请求信息的响应速度，同时在边缘计算模块内部设置类型复杂度矩阵，根据请求信息类型的不同，选择标准可计算复杂度对请求信息的实时复杂度进行判定，控制边缘计算模块的处理范围，保障设备端接收到的需反馈数据的准确性，同时通过设置计算校验模块对边缘计算模块输出的请求结果与数据处理中心输出的请求结果的进行相似度计算，并对计算出的输出相似度进行判定，根据判定结果调整边缘计算模块内设置的类型复杂度矩阵，控制边缘计算模块的可计算范围，在保障了边缘计算输出结果的精准性同时提高了边缘计算模块的可计算范围，提高边缘计算能力。

尤其，通过边缘计算模块内设置有类型复杂度矩阵，可控制边缘计算模块可处理的请求类型，并在类型复杂度矩阵中进行实时请求类型的匹配，确定边缘计算模块可处理的标准可计算复杂度，在类型复杂度矩阵中不存在实时请求类型的匹配项时，表示边缘计算模块无法处理实时请求信息，因此通过计算校验模块将实时请求信息传递至数据处理中心进行计算处理，保障了设备端接收到的需反馈数据的准确性，提高了边缘计算的精准性。

进一步地，在类型复杂度矩阵中存在实时请求类型的匹配项时，边缘计算模块获取实时请求信息的实时复杂度，并将实时复杂度与标准可计算复杂度进行对比，当边缘计算模块判定实时请求信息的实时复杂度未超出标准可计算复杂度时，表示实时请求信息属于边缘计算模块的可计算范围，直接进行计算处理，提高了设备端的响应速度。

尤其，在第一预设条件下，为保障计算结果的准确性，数据处理中心将对实时请求信息进行计算处理，再通过数据调配模块将需反馈数据发送至设备端，并根据边缘计算模块内设置的可校验复杂度系数计算可校验复杂度，根据可校验复杂度对实时复杂度进行判定，在实时复杂度未超出可校验复杂度时，表示边缘计算模块能够对实时请求信息进行处理，因此，通过分别通过边缘计算模块与数据处理中心对实时请求信息进行计算处理，便于计算校验模块对边缘计算模块进行校验修正，在实时复杂度已超出可校验复杂度时，直接由数据处理中心对实时请求信息进行计算处理，保障了设备端接收到的需反馈数据的准确性，避免了边缘计算模块的超范围计算，提高了边缘计算系统的可靠性。

进一步地，通过在计算校验模块内设置有第一预设相似度与第二预设相似度，并对边缘计算模块输出的请求结果与数据处理中心输出的请求结果的输出相似度进行计算，将输出相似度与第一预设相似度和第二预设相似度进行对比，当输出相似度低于第一预设相似度时，表示边缘计算模块的输出结果偏差较大，因此不对类型复杂度矩阵进行调整，当输出相似度高于第二预设相似度时，表示边缘计算模块的输出结果与数据处理中心的输出结果偏差较小，因此根据输出相似度对边缘计算模块内设置的类型复杂度矩阵进行调整，以控制边缘计算模块的计算范围，提高了边缘计算的适用性。

进一步地，在计算校验模块判定输出相似度在第一预设相似度与第二预设相似度之间时，将根据实时请求信息的实时数据量判定是否对类型复杂度矩阵进行调整，当实时数据量未达到标准数据量时，表示实际需处理的数据量较小，但边缘计算模块的输出结果存在偏差，因此不对类型复杂度矩进行调整，当实时数据量已达到标准数据量时，表示实际需处理的数据量较大，但边缘计算模块能够以较小的偏差输出结果，因此将实时请求信息的匹配的类型项中的可计算复杂度进行提高，有效地扩大边缘计算模块的可计算范围，同时也保障了边缘计算的精准性。

尤其，在边缘计算模块的可计算范围内，边缘计算模块直接计算输出请求结果，通过数据调配模块对请求结果进行执行，使需计算的数据无需通过数据处理中心，设备端能够直接地得到结果反馈，缓解了数据处理中心的数据处理压力，同时提高了设备端的请求响应速度，在超出边缘计算模块的可计算范围时，通过数据处理中心直接对请求信息进行处理，保障了边缘计算系统反馈数据的精准性。

附图说明

图1为本实施例所述边缘计算系统的结构示意图；

图2为本实施例所述边缘计算方法的流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的和优点更加清楚明白，下面结合实施例对本发明作进一步描述；应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。

下面参照附图来描述本发明的优选实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理，并非在限制本发明的保护范围。

需要说明的是，在本发明的描述中，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”等指示的方向或位置关系的术语是基于附图所示的方向或位置关系，这仅仅是为了便于描述，而不是指示或暗示所述装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

此外，还需要说明的是，在本发明的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域技术人员而言，可根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

请参阅图1所示，其为本实施例所述边缘计算系统的结构示意图；本实施例公开一种边缘计算系统，包括，

设备端，其用以产生实时请求信息并接收需反馈数据，所述设备端内设置有边缘计算模块，所述边缘计算模块能够获取实时请求信息的实时请求类型，并根据内部设置的类型复杂度矩阵对实时请求类型进行请求类型匹配，设定标准可计算复杂度，边缘计算模块根据标准可计算复杂度和可校验复杂度系数对实时请求信息的实时复杂度进行判定，确定是否通过边缘计算模块对实时请求信息进行计算处理；

数据处理中心，用以对实时请求信息进行计算处理，并输出请求结果；

云端数据库，用以储存所述设备端产生实时请求信息对应的需反馈数据；

数据调配模块，其与所述设备端、所述边缘计算模块、所述云端数据库和所述数据处理中心分别相连，数据调配模块能够根据边缘计算模块输出的请求结果在云端数据库中匹配需反馈数据，并将需反馈数据发送至设备端，数据调配模块还能够根据数据处理中心输出的请求结果在云端数据库中匹配需反馈数据，并将需反馈数据发送至设备端；

计算校验模块，其与所述边缘计算模块和所述数据处理中心分别相连，所述计算校验模块能够将边缘计算模块获取的实时请求信息传递至数据处理中心，计算校验模块还能够计算边缘计算模块输出的请求结果与数据处理中心输出的请求结果的输出相似度，并根据第一预设相似度和第二预设相似度对输出相似度进行判定，以确定是否根据输出相似度对边缘计算模块内设置的类型复杂度矩阵进行调整。

通过在设备端内设置边缘计算模块，实现数据处理的边缘化，有效的提高了设备端产生实时请求信息的响应速度，同时在边缘计算模块内部设置类型复杂度矩阵，根据请求信息类型的不同，选择标准可计算复杂度对请求信息的实时复杂度进行判定，控制边缘计算模块的处理范围，保障设备端接收到的需反馈数据的准确性，同时通过设置计算校验模块对边缘计算模块输出的请求结果与数据处理中心输出的请求结果的进行相似度计算，并对计算出的输出相似度进行判定，根据判定结果调整边缘计算模块内设置的类型复杂度矩阵，控制边缘计算模块的可计算范围，在保障了边缘计算输出结果的精准性同时提高了边缘计算模块的可计算范围，提高边缘计算能力。

具体而言，所述边缘计算模块内设置有类型复杂度矩阵A-C，所述类型复杂度矩阵A-C=（A1-C1、A2-C2、A3-C4……An-Cn），边缘计算模块获取所述设备端产生的实时请求信息Q，并根据请求信息Q获取实时请求类型As，边缘计算模块将实时请求类型As在类型复杂度矩阵A-C进行请求类型匹配，

若所述类型复杂度矩阵A-C中存在实时请求类型As的匹配项时，所述边缘计算模块将在类型复杂度矩阵A-C中获取匹配结果Ai-Ci，其中，i=1、2、3……n，并将Ci设定为标准可计算复杂度；

若所述类型复杂度矩阵A-C中不存在实时请求类型As的匹配项时，所述边缘计算模块将通过所述计算校验模块将实时请求信息Q传递至所述数据处理中心，数据处理中心将对实时请求信息Q进行计算处理；

其中，A1为第一请求类型、A2为第二请求类型、A3为第三请求类型……An为第n请求类型，C1为第一请求类型对应的可计算复杂度、C2为第二请求类型对应的可计算复杂度、C3为第三请求类型对应的可计算复杂度……Cn为第n请求类型对应的可计算复杂度。

通过边缘计算模块内设置有类型复杂度矩阵，可控制边缘计算模块可处理的请求类型，并在类型复杂度矩阵中进行实时请求类型的匹配，确定边缘计算模块可处理的标准可计算复杂度，在类型复杂度矩阵中不存在实时请求类型的匹配项时，表示边缘计算模块无法处理实时请求信息，因此通过计算校验模块将实时请求信息传递至数据处理中心进行计算处理，保障了设备端接收到的需反馈数据的准确性，提高了边缘计算的精准性。

具体而言，所述边缘计算模块在类型复杂度矩阵A-C中存在实时请求类型As的匹配项时，将Ci设定为标准可计算复杂度，边缘计算模块计算实时请求信息Q的实时复杂度Cs，并将实时请求信息Q的实时复杂度Cs与标准可计算复杂度Ci进行对比，

当Cs≤Ci时，所述边缘计算模块判定实时请求信息Q的实时复杂度Cs未超出标准可计算复杂度，边缘计算模块直接对实时请求信息Q进行计算处理；

当Cs＞Ci时，所述边缘计算模块判定实时请求信息Q的实时复杂度Cs已超出标准可计算复杂度，边缘计算模块将实时复杂度Cs进行判定，以确定对实时请求信息Q处理方式。

在类型复杂度矩阵中存在实时请求类型的匹配项时，边缘计算模块获取实时请求信息的实时复杂度，并将实时复杂度与标准可计算复杂度进行对比，当边缘计算模块判定实时请求信息的实时复杂度未超出标准可计算复杂度时，表示实时请求信息属于边缘计算模块的可计算范围，直接进行计算处理，提高了设备端的响应速度。

具体而言，所述边缘计算模块中设置有可校验复杂度系数K，其中，K＞1，边缘计算模块在第一预设条件下计算可校验复杂度Cu，Cu=Ci×K，并将实时请求信息Q的实时复杂度Cs与可校验复杂度Cu进行对比，

当Cs≤Cu时，所述边缘计算模块判定实时请求信息Q的实时复杂度Cs未超出可校验复杂度Cu，边缘计算模块对实时请求信息Q进行计算处理，并通过所述计算校验模块将实时请求信息Q传递至所述数据处理中心，数据处理中心将对实时请求信息Q进行计算处理，根据数据处理中心的计算的请求结果对所述设备端进行数据反馈；

当Cs＞Cu时，所述边缘计算模块判定实时请求信息Q的实时复杂度Cs已超出可校验复杂度Cu，边缘计算模块将通过所述计算校验模块将实时请求信息Q传递至所述数据处理中心，数据处理中心将对实时请求信息Q进行计算处理；

其中，第一预设条件为类型复杂度矩阵A-C中存在实时请求类型As的匹配项，且实时请求信息Q的实时复杂度Cs已超出标准可计算复杂度Ci。

在第一预设条件下，为保障计算结果的准确性，数据处理中心将对实时请求信息进行计算处理，再通过数据调配模块将需反馈数据发送至设备端，并根据边缘计算模块内设置的可校验复杂度系数计算可校验复杂度，根据可校验复杂度对实时复杂度进行判定，在实时复杂度未超出可校验复杂度时，表示边缘计算模块能够对实时请求信息进行处理，因此，通过分别通过边缘计算模块与数据处理中心对实时请求信息进行计算处理，便于计算校验模块对边缘计算模块进行校验修正，在实时复杂度已超出可校验复杂度时，直接由数据处理中心对实时请求信息进行计算处理，保障了设备端接收到的需反馈数据的准确性，避免了边缘计算模块的超范围计算，提高了边缘计算系统的可靠性。

具体而言，所述计算校验模块内设置有第一预设相似度F1与第二预设相似度F2，其中，F1＜F2，当所述边缘计算模块判定实时请求信息Q的实时复杂度Cs未超出可校验复杂度Cu时，所述数据处理中心计算实时请求信息Q的请求结果，所述边缘计算模块计算实时请求信息Q的请求结果，所述计算校验模块将计算边缘计算模块输出的请求结果与数据处理中心输出的请求结果的输出相似度Fs，并将输出相似度Fs与第一预设相似度F1和第二预设相似度F2进行对比，

当Fs＜F1时，所述计算校验模块判定输出相似度低于第一预设相似度，计算校验模块不对所述边缘计算模块内设置的类型复杂度矩阵A-C进行调整；

当F1≤Fs≤F2时，所述计算校验模块判定输出相似度在第一预设相似度与第二预设相似度之间，计算校验模块将对实时请求信息Q的实时数据量进行判定，以确定是否对所述边缘计算模块内设置的类型复杂度矩阵A-C进行调整；

当Fs＞F2时，所述计算校验模块判定输出相似度高于第二预设相似度，计算校验模块将根据输出相似度Fs对所述边缘计算模块内设置的类型复杂度矩阵A-C进行调整。

通过在计算校验模块内设置有第一预设相似度与第二预设相似度，并对边缘计算模块输出的请求结果与数据处理中心输出的请求结果的输出相似度进行计算，将输出相似度与第一预设相似度和第二预设相似度进行对比，当输出相似度低于第一预设相似度时，表示边缘计算模块的输出结果偏差较大，因此不对类型复杂度矩阵进行调整，当输出相似度高于第二预设相似度时，表示边缘计算模块的输出结果与数据处理中心的输出结果偏差较小，因此根据输出相似度对边缘计算模块内设置的类型复杂度矩阵进行调整，以控制边缘计算模块的计算范围，提高了边缘计算的适用性。

具体而言，所述计算校验模块中设置有标准数据量Hb，当所述计算校验模块判定输出相似度在第一预设相似度与第二预设相似度之间时，计算校验模块将获取实时请求信息Q的实时数据量Hs，并将实时数据量Hs与标准数据量Hb进行对比，

当Hs＜Hb时，所述计算校验模块判定实时请求信息Q的实时数据量未达到标准数据量，计算校验模块不对所述边缘计算模块内设置的类型复杂度矩阵A-C进行调整；

当Hs≥Hb时，所述计算校验模块判定实时请求信息Q的实时数据量已达到标准数据量，计算校验模块将在所述类型复杂度矩阵A-C中提取匹配结果Ai-Ci，并将第i请求类型对应的可计算复杂度Ci调整为Ci’，Ci’=Ci+[（Cu-Ci）×（Fs-F2）/Fs]，计算校验模块将类型复杂度矩阵A-C中的Ai-Ci替换为Ai-Ci’，完成对所述类型复杂度矩阵A-C的调整。

在计算校验模块判定输出相似度在第一预设相似度与第二预设相似度之间时，将根据实时请求信息的实时数据量判定是否对类型复杂度矩阵进行调整，当实时数据量未达到标准数据量时，表示实际需处理的数据量较小，但边缘计算模块的输出结果存在偏差，因此不对类型复杂度矩进行调整，当实时数据量已达到标准数据量时，表示实际需处理的数据量较大，但边缘计算模块能够以较小的偏差输出结果，因此将实时请求信息的匹配的类型项中的可计算复杂度进行提高，有效地扩大边缘计算模块的可计算范围，同时也保障了边缘计算的精准性。

具体而言，当所述计算校验模块判定输出相似度高于第二预设相似度时，计算校验模块将在所述类型复杂度矩阵A-C中提取匹配结果Ai-Ci，并将第i请求类型对应的可计算复杂度Ci调整为Ci’，Ci’=Ci+[（Cu-Ci）×（Fs-F2）/Fs]，计算校验模块将类型复杂度矩阵A-C中的Ai-Ci替换为Ai-Ci’，完成对所述类型复杂度矩阵A-C的调整。

具体而言，在所述边缘计算模块直接对实时请求信息Q进行计算处理时，边缘计算模块根据实时请求信息Q输出请求结果DQ并传递至所述数据调配模块，数据调配模块根据请求结果DQ在所述云端数据库中匹配需反馈数据G，并将需反馈数据G发送至所述设备端，完成实时请求信息Q的处理。

具体而言，所述数据处理中心对实时请求信息Q进行计算处理时，数据处理中心根据实时请求信息Q输出请求结果DQ，并根据请求结果DQ在所述云端数据库中匹配需反馈数据G，所述数据调配模块将需反馈数据G发送至所述设备端，完成实时请求信息Q的处理。

在边缘计算模块的可计算范围内，边缘计算模块直接计算输出请求结果，通过数据调配模块对请求结果进行执行，使需计算的数据无需通过数据处理中心，设备端能够直接地得到结果反馈，缓解了数据处理中心的数据处理压力，同时提高了设备端的请求响应速度，在超出边缘计算模块的可计算范围时，通过数据处理中心直接对请求信息进行处理，保障了边缘计算系统反馈数据的精准性。

请继续参阅图2所示，其为本实施例所述边缘计算方法的流程图，本实施例还公开一种边缘计算方法，应用于上述任意一项所述边缘计算系统，包括，

步骤S1,通过边缘计算模块内设置的类型复杂度矩阵对请求信息的实时请求类型进行匹配，设定标准可计算复杂度；

步骤S2，通过边缘计算模块获取请求信息的实时复杂度，并与标准可计算复杂度进行对比，以确定由边缘计算模块或数据处理中心对实时请求信息进行计算处理；

步骤S3，通过计算校验模块对边缘计算模块输出的请求结果与数据处理中心输出的请求结果进行计算，得到输出相似度，并对输出相似度进行判定，以确定是否对边缘计算模块内设置的类型复杂度矩阵进行调整。

至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征做出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。

以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明；对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。 凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种边缘计算系统，其特征在于，包括，

设备端，其用以产生实时请求信息并接收需反馈数据，所述设备端内设置有边缘计算模块，所述边缘计算模块能够获取实时请求信息的实时请求类型，并根据内部设置的类型复杂度矩阵对实时请求类型进行请求类型匹配，设定标准可计算复杂度，边缘计算模块根据标准可计算复杂度和可校验复杂度系数对实时请求信息的实时复杂度进行判定，确定是否通过边缘计算模块对实时请求信息进行计算处理；

数据处理中心，用以对实时请求信息进行计算处理，并输出请求结果；

云端数据库，用以储存所述设备端产生实时请求信息对应的需反馈数据；

数据调配模块，其与所述设备端、所述边缘计算模块、所述云端数据库和所述数据处理中心分别相连，数据调配模块能够根据边缘计算模块输出的请求结果在云端数据库中匹配需反馈数据，并将需反馈数据发送至设备端，数据调配模块还能够根据数据处理中心输出的请求结果在云端数据库中匹配需反馈数据，并将需反馈数据发送至设备端；

计算校验模块，其与所述边缘计算模块和所述数据处理中心分别相连，所述计算校验模块能够将边缘计算模块获取的实时请求信息传递至数据处理中心，计算校验模块还能够计算边缘计算模块输出的请求结果与数据处理中心输出的请求结果的输出相似度，并根据第一预设相似度和第二预设相似度对输出相似度进行判定，以确定是否根据输出相似度对边缘计算模块内设置的类型复杂度矩阵进行调整。

2.根据权利要求1所述的边缘计算系统，其特征在于，所述边缘计算模块内设置有类型复杂度矩阵A-C，所述类型复杂度矩阵A-C=（A1-C1、A2-C2、A3-C4……An-Cn），边缘计算模块获取所述设备端产生的实时请求信息Q，并根据请求信息Q获取实时请求类型As，边缘计算模块将实时请求类型As在类型复杂度矩阵A-C进行请求类型匹配，

若所述类型复杂度矩阵A-C中存在实时请求类型As的匹配项时，所述边缘计算模块将在类型复杂度矩阵A-C中获取匹配结果Ai-Ci，其中，i=1、2、3……n，并将Ci设定为标准可计算复杂度；

若所述类型复杂度矩阵A-C中不存在实时请求类型As的匹配项时，所述边缘计算模块将通过所述计算校验模块将实时请求信息Q传递至所述数据处理中心，数据处理中心将对实时请求信息Q进行计算处理；

其中，A1为第一请求类型、A2为第二请求类型、A3为第三请求类型……An为第n请求类型，C1为第一请求类型对应的可计算复杂度、C2为第二请求类型对应的可计算复杂度、C3为第三请求类型对应的可计算复杂度……Cn为第n请求类型对应的可计算复杂度。

3.根据权利要求2所述的边缘计算系统，其特征在于，所述边缘计算模块在类型复杂度矩阵A-C中存在实时请求类型As的匹配项时，将Ci设定为标准可计算复杂度，边缘计算模块计算实时请求信息Q的实时复杂度Cs，并将实时请求信息Q的实时复杂度Cs与标准可计算复杂度Ci进行对比，

当Cs≤Ci时，所述边缘计算模块判定实时请求信息Q的实时复杂度Cs未超出标准可计算复杂度，边缘计算模块直接对实时请求信息Q进行计算处理；

当Cs＞Ci时，所述边缘计算模块判定实时请求信息Q的实时复杂度Cs已超出标准可计算复杂度，边缘计算模块将实时复杂度Cs进行判定，以确定对实时请求信息Q处理方式。

4.根据权利要求3所述的边缘计算系统，其特征在于，所述边缘计算模块中设置有可校验复杂度系数K，其中，K＞1，边缘计算模块在第一预设条件下计算可校验复杂度Cu，Cu=Ci×K，并将实时请求信息Q的实时复杂度Cs与可校验复杂度Cu进行对比，

当Cs≤Cu时，所述边缘计算模块判定实时请求信息Q的实时复杂度Cs未超出可校验复杂度Cu，边缘计算模块对实时请求信息Q进行计算处理，并通过所述计算校验模块将实时请求信息Q传递至所述数据处理中心，数据处理中心将对实时请求信息Q进行计算处理，根据数据处理中心的计算的请求结果对所述设备端进行数据反馈；

当Cs＞Cu时，所述边缘计算模块判定实时请求信息Q的实时复杂度Cs已超出可校验复杂度Cu，边缘计算模块将通过所述计算校验模块将实时请求信息Q传递至所述数据处理中心，数据处理中心将对实时请求信息Q进行计算处理；

其中，第一预设条件为类型复杂度矩阵A-C中存在实时请求类型As的匹配项，且实时请求信息Q的实时复杂度Cs已超出标准可计算复杂度Ci。

5.根据权利要求4所述的边缘计算系统，其特征在于，所述计算校验模块内设置有第一预设相似度F1与第二预设相似度F2，其中，F1＜F2，当所述边缘计算模块判定实时请求信息Q的实时复杂度Cs未超出可校验复杂度Cu时，所述数据处理中心计算实时请求信息Q的请求结果，所述边缘计算模块计算实时请求信息Q的请求结果，所述计算校验模块将计算边缘计算模块输出的请求结果与数据处理中心输出的请求结果的输出相似度Fs，并将输出相似度Fs与第一预设相似度F1和第二预设相似度F2进行对比，

当Fs＜F1时，所述计算校验模块判定输出相似度低于第一预设相似度，计算校验模块不对所述边缘计算模块内设置的类型复杂度矩阵A-C进行调整；

当F1≤Fs≤F2时，所述计算校验模块判定输出相似度在第一预设相似度与第二预设相似度之间，计算校验模块将对实时请求信息Q的实时数据量进行判定，以确定是否对所述边缘计算模块内设置的类型复杂度矩阵A-C进行调整；

当Fs＞F2时，所述计算校验模块判定输出相似度高于第二预设相似度，计算校验模块将根据输出相似度Fs对所述边缘计算模块内设置的类型复杂度矩阵A-C进行调整。

6.根据权利要求5所述的边缘计算系统，其特征在于，所述计算校验模块中设置有标准数据量Hb，当所述计算校验模块判定输出相似度在第一预设相似度与第二预设相似度之间时，计算校验模块将获取实时请求信息Q的实时数据量Hs，并将实时数据量Hs与标准数据量Hb进行对比，

当Hs＜Hb时，所述计算校验模块判定实时请求信息Q的实时数据量未达到标准数据量，计算校验模块不对所述边缘计算模块内设置的类型复杂度矩阵A-C进行调整；

当Hs≥Hb时，所述计算校验模块判定实时请求信息Q的实时数据量已达到标准数据量，计算校验模块将在所述类型复杂度矩阵A-C中提取匹配结果Ai-Ci，并将第i请求类型对应的可计算复杂度Ci调整为Ci’，Ci’=Ci+[（Cu-Ci）×（Fs-F2）/Fs]，计算校验模块将类型复杂度矩阵A-C中的Ai-Ci替换为Ai-Ci’，完成对所述类型复杂度矩阵A-C的调整。

7.根据权利要求5所述的边缘计算系统，其特征在于，当所述计算校验模块判定输出相似度高于第二预设相似度时，计算校验模块将在所述类型复杂度矩阵A-C中提取匹配结果Ai-Ci，并将第i请求类型对应的可计算复杂度Ci调整为Ci’，Ci’=Ci+[（Cu-Ci）×（Fs-F2）/Fs]，计算校验模块将类型复杂度矩阵A-C中的Ai-Ci替换为Ai-Ci’，完成对所述类型复杂度矩阵A-C的调整。

8.根据权利要求3所述的边缘计算系统，其特征在于，在所述边缘计算模块直接对实时请求信息Q进行计算处理时，边缘计算模块根据实时请求信息Q输出请求结果DQ并传递至所述数据调配模块，数据调配模块根据请求结果DQ在所述云端数据库中匹配需反馈数据G，并将需反馈数据G发送至所述设备端，完成实时请求信息Q的处理。

9.根据权利要求4所述的边缘计算系统，其特征在于，所述数据处理中心对实时请求信息Q进行计算处理时，数据处理中心根据实时请求信息Q输出请求结果DQ，并根据请求结果DQ在所述云端数据库中匹配需反馈数据G，所述数据调配模块将需反馈数据G发送至所述设备端，完成实时请求信息Q的处理。

10.一种应用于权利要求1-9任意一项所述边缘计算系统的边缘计算方法，其特征在于，包括，

步骤S1,通过边缘计算模块内设置的类型复杂度矩阵对请求信息的实时请求类型进行匹配，设定标准可计算复杂度；

步骤S2，通过边缘计算模块获取请求信息的实时复杂度，并与标准可计算复杂度进行对比，以确定由边缘计算模块或数据处理中心对实时请求信息进行计算处理；

步骤S3，通过计算校验模块对边缘计算模块输出的请求结果与数据处理中心输出的请求结果进行计算，得到输出相似度，并对输出相似度进行判定，以确定是否对边缘计算模块内设置的类型复杂度矩阵进行调整。

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